polars.Expr.is_null

Expr.is_null() → polars.internals.expr.Expr

Create a boolean expression returning True where the expression contains null values.

Examples

>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "a": [1, 2, None, 1, 5],
...         "b": [1.0, 2.0, float("nan"), 1.0, 5.0],
...     }
... )
>>> df.with_column(pl.all().is_null().suffix("_isnull"))  # nan != null
shape: (5, 4)
┌──────┬─────┬──────────┬──────────┐
│ a    ┆ b   ┆ a_isnull ┆ b_isnull │
│ ---  ┆ --- ┆ ---      ┆ ---      │
│ i64  ┆ f64 ┆ bool     ┆ bool     │
╞══════╪═════╪══════════╪══════════╡
│ 1    ┆ 1.0 ┆ false    ┆ false    │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2    ┆ 2.0 ┆ false    ┆ false    │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ null ┆ NaN ┆ true     ┆ false    │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 1    ┆ 1.0 ┆ false    ┆ false    │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 5    ┆ 5.0 ┆ false    ┆ false    │
└──────┴─────┴──────────┴──────────┘

polars.Expr.is_not_null polars.Expr.is_unique